在分布式系统中，数据一致性是指不同节点或存储介质上的数据能够保持一致的状态。在MySQL与Redis的组合使用中，数据不一致问题可能由多种因素引起，如网络延迟、并发写入冲突、异常情况处理等。这些问题可能导致MySQL和Redis中的数据在某些时间点不同步或出现不一致的情况。MySQL与Redis的数据一致性问题是Spring Boot开发中不可忽视的一个问题。通过深入理解各种解决方案的原理和优缺点

通过本文的深度解析，我们全面掌握了SELECT DISTINCT的：✅ 核心工作原理✅ 多种应用场景✅ 性能优化技巧✅ 最佳实践方案随着大数据时代的到来，数据去重技术也在不断发展。AI智能去重：利用机器学习识别语义重复实时去重引擎：Kafka等流处理平台的去重方案分布式去重算法：适应海量数据的并行处理技术最后提醒各位开发者：在数据科学项目中，约78%的时间花费在数据清洗阶段，而合理使用DISTIN

优先使用拦截器处理Web层通用逻辑保留过滤器用于底层请求处理复杂场景可以组合使用两者生产环境务必进行性能压测通过合理运用过滤器和拦截器，开发者可以构建出高可维护性的Web应用架构。建议结合APM工具（如SkyWalking）监控两者的执行效率，持续优化系统性能。